Baayen (2008) の７章。
ふむふむ。

repeatable level=treatment factor=fixed-effects
not repeatable level=subjects, items=random effects

“Mixed-effects models, or more simply, mixed models”

つまり、被験者と項目がランダム効果、実験の要因が固定効果。

Rで使うんは、LME4というパッケージ。
そこに、lmer()という関数（コマンド）が入っていて、それを使う。

サンプルのデータは、２章で使った、lexdec というデータセット。
これは、語彙判断課題の反応時間データ。
ただし、反応時間は、対数変換したる。

いずれにせよ、分布をQ-Q plotで見ておく。関数は qqmath()。
qqmath()は、LME4のパッケージに入っているlatticeパッケージに入ってる。

で、正規分布してるか？
してなかったらデータをきれいにするかどうか。

まず考えるのは、そもそも反応時間として不自然なデータは見るべきデータではないので除くのが合理的。
１）200ミリ秒未満
２）長い方は、、、

データを見てみると、多くの「外れ値」は、log RT=7 あたりで仕分けられる。
およそ1100ミリ秒。

とするか、平均から2SDか3SDで、切るのも手。

（★とBaayenは言っているが、ここであくまでも対数変換してでも「正規分布」を想定しているところが、疑問。というか、「線形」混合モデルを使う限り、話としてはそうせざるを得ないのだろう。ということから考えると、じゃ、「非線形」モデルでやれないのかしらというのが思いつき。）

とりいそぎ。